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Prolog (2da parte)

Prolog (2da parte). Generate & Test. Árboles de derivación. Tratamiento de repeticiones. Generar y Testear. La intuición es aprovechar el orden de evaluación de Prolog, para definir la siguiente estrategia para resolver problemas: 1) Generar todas las posibles respuestas.

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Prolog (2da parte)

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Presentation Transcript

  1. Prolog (2da parte) Generate & Test. Árboles de derivación. Tratamiento de repeticiones.

  2. Generar y Testear La intuición es aprovechar el orden de evaluación de Prolog, para definir la siguiente estrategia para resolver problemas: 1) Generar todas las posibles respuestas. 2) Filtrar las respuestas obtenidas en 1, obteniendo la respuesta buscada.

  3. Esquema general • Un predicado que utiliza generate & test consta de dos partes: predicado(x) :- generate(x), test(X) • “generate” instanciará la variable x. • “test” verificará si x es o no una solución válida, puede asumir que la variable está instanciada.

  4. Un generador El predicado entre(+X, +Y, -Z) devuelve todos los Z entre X e Y. Pensarlo unos minutos… entre(X,Y,X):- X=<Y. entre(X,Y,Z):- X<Y, W is X+1, entre(W,Y,Z).

  5. Ejercicio Generar los pares menores a X. Nuevamente unos minutos para pensarlo, con la siguiente ayudita: par(X):- 0 is X mod 2. paresMenoresA(X, Y) :- entre(0,X,Y), par(Y). • entre es el encargado de ir generando todos los números menores a X, luego par actúa como filtro.

  6. Arboles de Derivación [Ver Recorrido.ppt]

  7. Soluciones repetidas… usaJogging(pablo). usaJogging(alejo). programaBien(pablo). programaBien(diego). programaBien(alejo). esWinner(pablo). esWinner(diego). puedeSerGroso(X):- programaBien(X). puedeSerGroso(X):- esWinner(X). esGroso(X):- puedeSerGroso(X),usaJogging(X).

  8. Consulta Consulta… ? esGroso(X). Pensar unos minutos qué respuestas daría y en qué orden. Respuestas: X = pablo ; X = alejo ; X = pablo ; No • Hay varias maneras de encarar el problema de soluciones repetidas.

  9. ¿Cómo evitar repeticiones? 1) Usar cláusulas excluyentes puedeSerGroso2(X):- programaBien (X). puedeSerGroso2(X):- esWinner(X), not(programaBien(X)). (¡OJO CON EL ORDEN! primero instanciamos los Winners y luego los filtramos) esGroso2(X):-puedeSerGroso2(X),usaJogging(X).

  10. Probemos… ? esGroso2(X). X = pablo ; X = alejo ; No

  11. El metapredicado “not” • not: el not es un metapredicado (recibe un predicado cómo parámetro). • Falla si P tiene éxito. • Tiene éxito si P falla. • Pertenece al los aspectos extralógicos del lenguaje.

  12. Otra forma de evitar repeticiones 2) usando setOf y member setof(X, p(X), L) devuelve en L todos los valores de X que cumplen con el predicado p. member(X, L) dice si X es miembro de L. esGroso3(X):-setof(Y, puedeSerGroso(Y), L), member(X,L), usaJogging(X).

  13. Árboles Sea un árbol binario representado por: • nil • nodo(X, SI, SD) Dado append( [ ], L, L). append( [X|XS], L, [X|R]):-append(XS,L,R). donde append(A,B,C) equivale a decir C = A++B Se pide: Obtener una lista con todos los nodos

  14. 1 2 3 Ejemplo ?- listaNodos(nodo(1, nodo(2,nil,nil), nodo(3,nil,nil)), L). L = [1,2,3]; No.

  15. Solución Pensarla unos minutos (¡¡último ejercicio de la clase!!) listaNodos(nil,[]). listaNodos(nodo(V,SI,SD),[V|Y]):- listaNodos(SI, NI), listaNodos(SD, ND), append(NI,ND,Y).

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